シティズンデータサイエンスラボ

「データサイエンスをみんなの手に。」を目標に掲げるデータビークルのオウンドメディア。「シティズンデータサイエンス」とは、統計学の専門家ではない一般の人々が、ツールを活用して手軽にデータを活用すること。豊富な実践事例や読み物で、データ分析の世界をより身近なものにします。

第18回 ズルのできない予測精度の検証方法(1)

「精度100%の予測」といわれたら、まず疑うべきこと 適切な課題を設定できれば、予測モデルもAIも開発できるようになります。ここまでの具体化ができていれば、統計解析や...

第17回 AI開発における適切な課題設定とは(2)

<2019/12/6 「世界で戦う拡張アナリティクス」をテーマにイベントを開催します!> 総負荷量とトレードオフになる安定性と有効性 このように総負荷量という考え方を持って...

「世界で戦う拡張アナリティクス」をテーマに「Tokyo Data Science Lab 2019-20」を開催します!(2019年12月6日)

こんにちは。データビークル広報担当です! 昨年データビークルでは「Tokyo Data Science Lab 2018」と銘打ちはじめてのプライベートイベントを開催しました。おかげさま...

第16回 AI開発における適切な課題設定とは(1)

<2019/12/6 「世界で戦う拡張アナリティクス」をテーマにイベントを開催します!> 省力化に着目したAIの課題設定 「予測精度の改善価値」にフォーカスする予測モデルに...